الإحصاءات / العلاقات
حاسبة الارتباط (Pearson وSpearman)
قِس مدى تحرك متغيرين معًا: معامل ارتباط Pearson r ومعامل ارتباط الرتب Spearman ρ، مع قيمة p لكل منهما، وr²، ومخطط مبعثر للأزواج.
حاسبة الارتباط (Pearson وSpearman): معامل Pearson r هو تغاير X وY مقسومًا على حاصل ضرب انحرافيهما المعياريين، ويتراوح من −1، وهو خط هابط مثالي، إلى +1، وهو خط صاعد مثالي. أما Spearman ρ فهو معامل Pearson محسوبًا على الرتب، مع منح القيم المتساوية متوسط رتبها. تختبر كل قيمة p ما إذا كان معامل الارتباط الحقيقي يساوي صفرًا باستخدام t = r√((n − 2) ÷ (1 − r²))؛ وتتطابق النتائج مع SciPy. يعمل 100% محليًا في المتصفح، من دون رفع أي ملفات إلى الخادم.
- مرات التشغيل
- في المتصفح
- التكلفة
- مجاني · بلا تسجيل
- التوفر
- جاهز للاستخدام
تعمل بالكامل في المتصفح
يقيس r لبيرسون مدى اقتراب النقاط من خط مستقيم، من −1 إلى +1؛ ويقيس ρ لسبيرمان الأمر نفسه بالنسبة إلى الرتب، لذلك يرصد أي علاقة تصاعدية أو تنازلية منتظمة ويقاوم القيم الشاذة. تختبر قيم p ما إذا كان الارتباط يساوي صفرًا، باستخدام توزيع t. لكن الارتباط، مهما بلغت قوته، لا يثبت أن أحد الأمرين يسبب الآخر.
مثال محلول
تعطي أطوال 160 و165 و170 و175 و180 و185 cm مع أوزان 55 و60 و65 و72 و78 و85 kg قيمة r = 0.998، وهي علاقة خطية شبه مثالية في هذه العينة الصغيرة.
لملاءمة الخط نفسه والتنبؤ بإحدى القيم من الأخرى، استخدم آلة حاسبة للانحدار الخطي.
انظر إلى المخطط
قد تشترك بيانات مختلفة جدًا في قيمة r نفسها: فالمنحنى، والتجمّع الذي يتضمن قيمة شاذة واحدة، والخط المستقيم الواضح، قد تعطي جميعها r = 0.8. تحقّق دائمًا من مخطط التشتت قبل الوثوق بالرقم.
لحساب قيمة p لإحصاء من مصدر آخر، يحوّل حاسبة قيمة p قيم t أو z أو χ² أو F.
طريقة الاستخدام
- الصق قيم X وقيم Y بالترتيب نفسه.
- اقرأ قيمة Pearson r وSpearman ρ، وقيم p الخاصة بهما، وr².
- تحقق من مخطط التبعثر بحثًا عن القيم الشاذة أو نمط منحني.
الخصوصية والقيود
تبقى بياناتك في المتصفح.
أدوات ذات صلة
الأسئلة الشائعة
أيهما أستخدم، Pearson أم Spearman؟
استخدم Pearson لعلاقة خطية بين القياسات، وSpearman للرتب، أو لعلاقة منحنية لكنها تتصاعد أو تتناقص باستمرار، أو للبيانات التي تحتوي على قيم شاذة.
ما مدى قوة ارتباط قيمته 0.5؟
يُعد تقليديًا متوسطًا إلى قوي: r² = 0.25، أي إن ربع التباين في أحد المتغيرين مشترك مع المتغير الآخر. وتختلف التسميات حسب المجال.
هل يعني الارتباط السببية؟
لا، فقد يعتمد المتغيران على عامل ثالث، أو قد تكون العلاقة في الاتجاه المعاكس. يوضح الارتباط وجود علاقة فقط.
أداة مجانية · عدد مرات الاستخدام في المتصفح · لا يتطلب حسابًا